研究在漏检、 无杂波情况下多传感器对数目未知的目标检测中数据关联问题, 并将其表述为多 传感器数据集之间数据的组合优化分配问题, 提出一种基于 GA 的关联算法。仿真实验表明, 该算法具 有较高的关联成功率, 可大幅度提高多传感器系统的检测概率, 并能对目标个数进行优化。

cvar代码matlab Portfolio_optimization 参考编号16-067中HX在MATLAB中的项目组合优化-2870 该回购包含用于投资组合优化和投资组合绩效建模的代码。 请参阅文件以获取特定注释。 #basic_requirements必须有一个包含csv文件的数据目录，其中包含已优化资产的代码。 CSV文件的名称必须是名_assets.csv其中斜体字是数据集的名称。 如果csv文件具有多列和多行，则代码行名称必须在第一列中。 提供了道琼斯，标准普尔500和TSX的示例股票报价文件： data/djia_assets.csv ， data/sp500_assets.csv ， data/sptsx_assets.csv 如果下载或创建asdata文件有任何问题，请在数据目录中找到一个示例。 运行命令： copyfile('data/djia_asdata_example.mat','data/djia_asdata.mat'); 工作流程 请参阅example_script_01.m ，它遍历了所有步骤并执行了三个投资组合优化。 创建数据： download_

该软件包允许您使用短视、买入并持有或动态策略计算简单的投资组合权重。 为了演示如何使用简单的投资组合优化技术，基于不同的视野模拟了多条路径。 这将为用户提供使代码适应其自身偏好的灵活性。 在本教程中，我们复制了离散时间贝尔曼方程的一些特征。 参见 Li 和 Ng (2001) 和 Van Binsbergen (2007)。 以下假设是相关的： - 在回报和无风险利率 'rf' 之间进行权衡-权重限制在0到1之间。 为了计算最佳投资组合，我们使用以下三个步骤： 1.模拟资产收益率和预测变量的“ k”期的“ n”个样本路径2.设置投资组合网格（在功能内部完成） 3.计算最佳投资组合 参考： BF迪瑞斯。 投资组合管理。 计量经济学会，2012 年。讲座 FEM21010。 D. Li 和 WL。 Ng，2001 年，最佳动态投资组合选择：多期均值方差公式，数学金融，第 10 卷（

均值_方差_峰度资产组合优化模型，是一种非常好的模型，能广泛应用与各种优化问题中！！！！

iQuant用户手册 0.如何启动软件 请下载apia.rar文件并解压缩。 在目录中，您可以找到一个名为apia.exe的文件。 双击该文件以运行我们的软件。 1.登录 软件启动后，请单击“登录”按钮。 然后输入以下用户名和密码登录软件。 用户名 ： - - - - 密码 ： - - - - 2.首页 主页主要显示ETF的价格信息，包括最新价格（如果处于开盘期间，则每30秒更新一次），上一期间的收盘价，绝对涨跌幅以及相对涨跌幅范围，当前时段的开盘价，最高价和最低价以及常用的移动平均线信息。 3.管理ETF 此页面使您可以管理（添加或删除）当前投资的ETF。添加新的ETF时，我们支持同时添加多个ETF。 应当注意，每个ETF的名称必须用逗号或分号分隔。 4.更新历史数据 尽管我们的软件在启动时已经完全更新了历史数据。 但是，有时我们会使软件长时间处于活动状态，因此在计算

研究含比例型手续费的离散时间投资组合优化问题. 基于马尔可夫决策过程模型和性能灵敏度分析方法, 推导两个不同投资策略之间的资产长期平均增值率的差分公式, 利用差分公式的结构特点, 证明了最优性方程, 并设计出可在线应用的策略迭代算法. 仿真实例验证了所提出算法的有效性.

请检查笔记本中的分析：

投资组合优化方法不可避免地依赖于市场和经济的多元建模。 在本文中，我们解决了与这些复杂系统建模相关的三个错误来源： 1. 过度简化假设； 2. 参数抽样误差导致的不确定性； 3. 这些系统的内在非平稳性。 对于第 1 点的问题，我们提出了 L0 范数稀疏椭圆建模，并表明稀疏化是有效的。 点 2. 和 3. 的影响通过研究模型在样本内和样本外的似然性对不同长度的训练集估计的参数进行量化。 我们表明，当训练集中包含两到三年的日常观察时，具有更大样本外可能性的模型可以产生更好的投资组合。 对于较大的训练集，我们发现投资组合性能恶化并与模型的可能性脱节，突出了非平稳性的作用。 我们通过研究表明系统随时间显着变化的单个观察的样本外可能性来进一步研究这种现象。 从长远来看，较大的估计窗口会导致稳定的可能性，但以短期内较低的可能性为代价：金融的“最佳”拟合需要根据持有期来定义。 最后，我们表明稀疏模型优于完整模型，因为它们提供更高的样本外似然性、更低的实际投资组合波动性和提高投资组合的稳定性，避免了均值方差优化的典型陷阱。

针对结束时间具有不确定性的投资问题,建立以区间风险值(PVaR)度量市场风险的收益最大化投资组合选择模型.PVaR计算的复杂性使得模型难以运用一般优化方法求解,因此提出并证明可以通过求解等效的混合整数规划模型来得到原模型的最优解.利用实际股价数据进行数值实验分析,结果表明,求解混合整数规划模型针对小规模短期投资问题可以快速给出最优投资决策方案.

在本文中，我们展示了如何将长短期记忆 (LSTM) 类神经网络用于股票选择和投资组合优化。 我们使用 LSTM 网络来预测股票运动的方向和股票价格代理度量，并将这些用于股票选择和 Markowitz 均值方差投资组合优化框架。 使用印度 SENSEX 股票数据构建了四种类型的 LSTM 模型——个体模型和集合模型，每种模型都使用批量和增量学习方法进行训练。 我们在投资组合优化阶段利用入围股票中股票运动方向分类的准确性。 在投资组合优化阶段，除了标准的 Markowitz 公式之外，还构建了多样化和卖空的 Markowitz 公式。 我们还建议使用 LSTM 分类精度的补充作为风险度量，代替 Markowitz 框架内的协方差矩阵。 LSTM 构建和投资组合优化公式类型的上述每种组合的结果都针对 SENSEX 和标准最优 Markowitz 投资组合进行了基准测试，没有股票选择。 我们还推导出具有股票价格预测因子比平均股票价格更准确的 Markowitz 公式优于标准 Markowitz 公式的条件。